Machine Learning Platform for AI

데이터 마이닝 및 분석 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하는 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.

Machine Learning Platform for AI는 데이터 처리, 기능 엔지니어링, 모델 교육, 모델 예측, 모델 평가를 포함한 엔드 투 엔드 머신러닝 서비스를 제공합니다. Machine Learning Platform for AI는 이러한 모든 서비스를 결합하여 인공지능을 그 어느 때보다 쉽게 이용할 수 있도록 합니다.

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장점

시각화 인터페이스
Machine Learning Platform for AI는 다양한 Component를 캔버스로 끌어다 놓아 실험을 생성할 수 있는 시각화된 웹 인터페이스를 제공합니다. 머신러닝 모델링은 실험을 생성할 때 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 간단한 단계별 절차입니다.
엔드투엔드 솔루션
Machine Learning Platform for AI는 머신 러닝 서비스를 사용하므로 이를 통해 엔터프라이즈급 머신 러닝 데이터 모델링 및 애플리케이션을 위한 완전한 워크플로를 생성할 수 있습니다.
수많은 알고리즘
Machine Learning Platform for AI는 회귀, 분류, 클러스터링, 텍스트 분석, 재무, 시계열과 같은 시나리오를 다루는 100개 이상의 알고리즘 Component를 제공합니다. 이러한 모든 Component는 Alibaba Group 내부 서비스에서 테스트되었으며 높은 안정성과 고성능을 제공합니다.
강력한 컴퓨팅 기능
Machine Learning Platform For AI의 인프라는 Alibaba Cloud 분산 컴퓨팅 클러스터에 의존합니다. 이를 통해 Machine Learning Platform For AI는 많은 수의 동시 알고리즘 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있습니다.

특징

  • 데이터 처리

    데이터 처리

    Machine Learning Platform for AI는 데이터 처리를 위한 데이터 전처리 Component 및 기능 엔지니어링 Component를 제공합니다. 데이터 전처리 Component에는 정규화, 표준화, 데이터 샘플링, 데이터 필터링이 포함됩니다. 기능 엔지니어링 Component에는 기능 변환, 기능 생성 및 기능 중요도 평가가 포함됩니다.

  • 데이터 마이닝 및 분석

    Machine Learning Platform for AI는 데이터 분석을 위한 통계 Component, 머신러닝 Component, 네트워크 분석 Component를 제공합니다. 통계 Component에는 통계 분석 및 데이터 시각화 분석이 포함됩니다. 머신러닝 Component에는 회귀, 분류 및 클러스터링이 포함됩니다. 네트워크 분석 Component에는 레이블 확산 및 가장 큰 연결 하위 그래프가 포함됩니다.

  • NLP(Natural Language Processing)

    Machine Learning Platform for AI는 단어 분할, 지원 중단된 단어 필터링, LDA, TF-IDF, 텍스트 요약을 비롯하여 NLP용 텍스트 처리 구성 요소를 제공합니다.

  • 아키텍처

    Machine Learning Platform For AI의 아키텍처는 여러 계층으로 구성됩니다. 아래에서 위로, 계층에는 컴퓨팅 엔진, 분산 컴퓨팅 아키텍처, 알고리즘 Component 및 서비스 애플리케이션이 포함됩니다. Machine Learning Platform For AI의 컴퓨팅 엔진 계층은 Apsara 분산 컴퓨팅 시스템에 의존합니다. 이를 통해 Machine Learning Platform For AI는 EB 수준 데이터를 동시에 계산할 수 있습니다.


    Machine Learning Platform For AI의 분산 아키텍처 컴퓨팅 계층은 MPI, MR, GRAPH와 같은 여러 분산 컴퓨팅 아키텍처를 지원합니다. 알고리즘 Component 계층은 100개 이상의 머신러닝 알고리즘 지원을 제공합니다.


    Machine Learning Platform For AI는 자체 알고리즘을 사용하여 서비스 애플리케이션 계층에서 제품 추천, 재무 리스크 관리, 광고와 같은 다양한 서비스 시나리오를 지원할 수 있습니다.

작동 원리

  • 제품 추천
  • 재무 리스크 관리
  • 뉴스 분류
제품 추천

제품 추천

머신러닝의 일반적인 사용자 시나리오는 제품 추천입니다. 이 시나리오에서는 Machine Learning Platform for AI의 데이터 사전 처리 및 기능 엔지니어링 Component를 사용하여 고객의 과거 쇼핑 행동에서 특징을 추출할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 쇼핑 행동에 영향을 미치는 특징을 발견할 수 있습니다. 그런 다음 머신러닝 알고리즘은 제품에 대한 고객 행동의 특징이 추출된 특징과 일치하는지 확인합니다. 특징이 일치하면 해당 행동은 일반적인 쇼핑 행동으로 판단됩니다. 그 결과를 바탕으로 Machine Learning Platform For AI는 고객에게 관련 제품을 추천해 제품 매출을 높일 수 있습니다.

재무 리스크 관리

재무 리스크 관리

Machine Learning Platform for AI를 사용하면 금융 알고리즘을 사용하여 대출 리스크를 평가할 수 있습니다. Machine Learning Platform for AI는 고객이 신용카드 부채를 결제할 수 있는 능력을 계산할 수 있는 스코어카드 Component를 제공하고 금융 기관이 리스크를 효과적으로 관리할 수 있도록 리스크 지수를 제공합니다.

뉴스 분류

뉴스 분류

문서 분류는 뉴스 업계의 고전적인 텍스트 처리 시나리오입니다. 전통적으로 모든 문서는 수동으로 분류되어 비효율적이고 상당한 인력이 필요했습니다. Machine Learning Platform for AI는 다수의 텍스트 분석 Component를 제공하며, 이러한 Component는 기존 문서 분류 데이터를 학습하여 짧은 시간에 자동으로 문서를 분류할 수 있습니다.

FAQ

1. 데이터를 업로드하려면 어떻게 하나요?

Machine Learning Platform for AI 웹 인터페이스에서 데이터를 업로드하려면 데이터가 20MB 미만인지 확인하십시오. 20MB보다 큰 데이터를 업로드하려면 MaxCompute 클라이언트를 다운로드한 다음 tunnel 명령을 사용해야 합니다.

2. 알고리즘 매개변수를 설정하려면 어떻게 하나요?

알고리즘 파라미터를 설정하려면 알고리즘 Component를 캔버스로 드래그하고 Component를 클릭합니다. 해당 파라미터가 오른쪽 창에 표시됩니다.

3. 실험 결과를 보려면 어떻게 하나요?

Machine Learning Platform for AI가 Component를 성공적으로 실행한 경우 Component를 녹색 체크로 표시합니다. 녹색 체크가 있는 Component를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 데이터 또는 평가 결과를 볼 수 있습니다.

4. 실험에서 생성된 모델을 보고 다운로드하려면 어떻게 하나요?

모델을 생성하려면 먼저 왼쪽 탐색 창에서 Setting > General > Auto-generate PMML을 선택해야 합니다. 실험을 성공적으로 실행한 후 왼쪽 탐색 창에서 Model을 선택하여 해당 모델을 확인할 수 있습니다. 모델 파라미터를 보려면 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 모델을 다운로드하려면 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 PMML 다운로드를 선택합니다.

5. PMML이란 무엇인가요?

PMML은 표준 모델 설명 파일입니다. Machine Learning Platform for AI에서 다운로드한 PMML 파일은 Spark와 같은 오픈소스 엔진에 적용할 수 있습니다.

자격증 과정: 머신 러닝 - 심장병 예측

이 세션에서는 Alibaba Cloud Machine Learning Platform For AI를 사용하여 심장병 환자에서 수집된 데이터를 기반으로 심장병 예측 모델을 생성하는 방법을 소개합니다.

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